H2 2026 के लिए मैक्रो आर्थिक परिदृश्य

दूसरी छमाही के लिए तीन मैक्रो श्रृंखलाएं महत्वपूर्ण हैं — हेडलाइन मुद्रास्फीति (inflation) कोर मुद्रास्फीति की तुलना में तेजी से बढ़ रही है, दीर्घकालिक अपेक्षाएं (long-run expectations) लगभग स्थिर हैं, और श्रम बाजार एक छोटे आधार पर बेहतर हो रहा है। दो बाजार संकेतकों ने भी स्थिति को दर्शाया: Treasury curve का अग्रिम छोर से फ्लैट होना, और इक्विटी मार्केट का किसी निश्चित मैक्रो नियम का पालन न करना। यह पृष्ठ सभी पांचों संकेतकों को वर्तमान डेटा के साथ दिखाता है, फिर H2 कैलेंडर: डेटा कब आएगा, और स्थिति बदलने के लिए प्रत्येक डेटा को क्या दिखाना होगा। प्रत्येक संख्या एक संग्रहीत क्वेरी परिणाम है; सटीक SQL देखने के लिए किसी भी पैनल का विस्तार करें।

Headline inflation में तेजी आई; core में मामूली बदलाव

Headline CPI पूरे उपभोक्ता बास्केट की कीमतों को दर्शाता है; core CPI में खाद्य और ऊर्जा को शामिल नहीं किया जाता है, जो दो सबसे अस्थिर समूह हैं — यह तुलना शोर वाले उतार-चढ़ाव को धीमी गति वाले मध्य भाग से अलग करती है। BLS इस इंडेक्स को हर महीने प्रकाशित करता है, संबंधित महीने के लगभग दो सप्ताह बाद। नीचे दिया गया पैनल दोनों year-over-year दरों की गणना सीधे इंडेक्स स्तरों से करता है, किसी पूर्व-गणना किए गए फ़ील्ड से नहीं।

SELECT toString(date) AS period_start,
    round(cpi, 1) AS cpi_index,
    round((cpi / any(cpi_prior) - 1) * 100, 1) AS cpi_yoy_pct,
    round((cpi_core / any(core_prior) - 1) * 100, 1) AS core_yoy_pct,
    round(cpi_yoy_pct - first_value(cpi_yoy_pct) OVER (ORDER BY date), 1) AS accel_since_jan_pts
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
    SELECT date + INTERVAL 1 YEAR AS match_date, cpi AS cpi_prior, cpi_core AS core_prior
    FROM global_markets.inflation
    WHERE date >= toDate('2025-01-01') AND date <= toDate('2025-06-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date

जनवरी में Headline CPI 2.4% year-over-year रहा और मई में 4.2% के शिखर पर पहुँचा — पांच प्रिंट्स में 1.8 प्रतिशत अंकों की तेजी आई — इससे पहले कि जुलाई के मध्य में जारी आंकड़ों ने जून को 3.5% पर रखा। Core CPI छह महीनों के दौरान केवल 2.5% से 2.6% तक बदला। जब headline अपने core से दूर भागता है, तो यह एक विशिष्ट डेटा पैटर्न है: अस्थिर घटक ही बदलाव का कारण बन रहे हैं। कौन से घटक, यह तालिका नहीं बता सकती — और न ही यह पेज।

इस विचलन (divergence) की एक शुरुआत तिथि है। जनवरी और फरवरी में दोनों सीरीज एक समान थीं, headline core से थोड़ा नीचे था। मार्च में वे एक-दूसरे को पार कर गईं — headline 3.3% पर कूद गया जबकि core 2.6% पर था — और मई में 4.2% बनाम 2.8% के साथ यह अंतर बढ़ता गया। जून ने इस पैटर्न को तोड़ दिया: headline घटकर 3.5% पर आ गया जबकि core 2.6% तक कम हो गया, जो क्रॉसओवर के बाद पहली बार अंतराल में कमी थी।

एक year-over-year दर बारह महीनों के इतिहास का मिश्रण होती है; month-over-month प्रिंट्स बदलाव को अधिक सटीक रूप से दर्शाते हैं:

SELECT toString(date) AS period_start,
    round((cpi / any(cpi_prev) - 1) * 100, 2) AS headline_mom_pct,
    round((cpi_core / any(core_prev) - 1) * 100, 2) AS core_mom_pct
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
    SELECT date + INTERVAL 1 MONTH AS match_date, cpi AS cpi_prev, cpi_core AS core_prev
    FROM global_markets.inflation
    WHERE date >= toDate('2025-12-01') AND date <= toDate('2026-05-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date

मार्च में अर्धवार्षिक का सबसे बड़ा मासिक headline बदलाव 0.87% रहा, जिसके बाद अप्रैल 0.64% पर रहा। Core के मासिक प्रिंट्स पूरे समय कम रहे, जिसमें अप्रैल का 0.38% पांचों में सबसे मजबूत था। वसंत ऋतु की तेजी दो मासिक headline प्रिंट्स में दिखाई देती है और core सीरीज में बहुत कम दिखती है।

अपेक्षाएं: स्थिरता बनी रही

महंगाई की अपेक्षा (inflation expectation) वह औसत मुद्रास्फीति दर है, जिसकी उम्मीद कोई मॉडल या बाजार मूल्य अगले एक, पांच या दस वर्षों के लिए करता है। "Anchored" शब्द एक विशिष्ट पैटर्न को दर्शाता है — जहाँ अल्पकालिक अपेक्षाएं नवीनतम आंकड़ों के साथ बदलती हैं, वहीं दीर्घकालिक अपेक्षाएं स्थिर रहती हैं। नीचे दी गई श्रृंखला मॉडल-आधारित और मासिक है।

SELECT toString(date) AS period_start,
    round(model_1_year, 2) AS exp_1y_pct,
    round(model_5_year, 2) AS exp_5y_pct,
    round(model_10_year, 2) AS exp_10y_pct
FROM global_markets.inflation_expectations
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date

एक साल की अपेक्षा में उतार-चढ़ाव आया — जनवरी में 2.59%, मई में 3.54%, और जून में 3.02% — लेकिन दस साल की अपेक्षा में बहुत कम बदलाव आया: 2.33% से 2.49%। पांच साल की अपेक्षा दस साल के करीब रही, जो जनवरी में 2.34% और जून में 2.54% थी। बाजारों ने अगले वर्ष की मुद्रास्फीति का पुनर्मूल्यांकन किया, लेकिन अगले दशक को वैसा ही छोड़ दिया।

यह समय सीमा CPI पैनल के अनुरूप है: एक साल की 2.29% की कम दर मार्च में आई, और अप्रैल में 3.26% तक की वृद्धि मार्च में CPI की तेजी के बाद हुई। यह पृष्ठ केवल इस क्रम को दर्ज करता है। बॉन्ड बाजार इस मूल्य निर्धारण को एक एकल संख्या में कैसे समेटता है — और इनवर्टेड कर्व (inverted curve) क्या है — यह जानने के लिए 2s10s spread की व्याख्या देखें।

यी कर्व (curve) फेड (Fed) के बारे में क्या बताता है?

थ्री-मंथ बिल (three-month bill) फेडरल रिज़र्व की वर्तमान पॉलिसी रेट के सबसे करीब है; टू-ईयर नोट (two-year note) अगले दो वर्षों के लिए अपेक्षित रेट पाथ (rate path) को दर्शाता है; टेन-ईयर (ten-year) में टर्म प्रीमियम (term premium) शामिल होता है — जो ड्यूरेशन (duration) सहने के लिए अतिरिक्त यील्ड (yield) है। यह पैनल हर महीने इन तीनों के अंतिम संयुक्त डेटा (joint print) का उपयोग करता है।

SELECT toString(toStartOfMonth(date)) AS period_start,
    round(argMax(yield_3_month, date), 2) AS y3m_pct,
    round(argMax(yield_2_year, date), 2) AS y2_pct,
    round(argMax(yield_10_year, date), 2) AS y10_pct,
    round(argMax(yield_10_year, date) - argMax(yield_2_year, date), 2) AS spread_2s10s_pct,
    round(argMax(yield_2_year, date) - argMax(yield_3_month, date), 2) AS y2_minus_bill_pct,
    round(round(argMax(yield_2_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_2_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y2_chg_since_jan,
    round(round(argMax(yield_10_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_10_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y10_chg_since_jan
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date < toDate('2026-07-01')
  AND yield_2_year IS NOT NULL AND yield_10_year IS NOT NULL AND yield_3_month IS NOT NULL
GROUP BY toStartOfMonth(date)
ORDER BY period_start

बिल (bill) पांच महीनों तक स्थिर रहा — मई तक हर महीने के अंत में यह 3.67% के बेहद करीब रहा — फिर जून में 3.87% पर पहुँच गया। टू-ईयर (two-year) पूरे छमाही में बदलता रहा: फरवरी के अंत में घटकर 3.38% पर आ गया, फिर उसके बाद हर महीने के अंत में बढ़ता गया, और 4.14% पर समाप्त हुआ — जो जनवरी की तुलना में 0.62 प्रतिशत अंक अधिक है। टेन-ईयर (ten-year) ने इसी अवधि में केवल 0.18 अंक की वृद्धि की, इसलिए 2s10s स्प्रेड (spread) 0.74 से घटकर 0.3 अंक रह गया — जो पिछले छह महीनों का सबसे कम मंथ-एंड (month-end) स्तर है। H1 कर्व का विस्तृत विश्लेषण इसी स्प्रेड को दैनिक आधार पर ट्रैक करता है।

टू-ईयर-माइनस-बिल (two-year-minus-bill) कॉलम फेड (Fed) का संकेत है: नेगेटिव होने का मतलब है कि अगले दो वर्षों के लिए तय औसत पॉलिसी रेट वर्तमान दर से कम है — यानी गणितीय रूप से दरों में कटौती होगी। जनवरी और फरवरी में यह -0.15 और -0.29 अंक रहा, मार्च में पॉजिटिव हो गया — इसी महीने हेडलाइन CPI (headline CPI) में तेजी आई थी — और छमाही का अंत 0.27 अंक पर हुआ। बाजार ने इस छमाही की शुरुआत कम पॉलिसी पाथ (policy path) के साथ की थी और इसका अंत उच्च पॉलिसी पाथ के साथ किया, जो CPI में तेजी और अप्रैल में एक-वर्षीय अपेक्षाओं (one-year expectation) में हुई वृद्धि के साथ हुआ।

श्रम बाजार: कम आधार पर बेहतर हेडलाइन

बेरोजगारी दर श्रम बल का वह हिस्सा है जो सक्रिय रूप से काम की तलाश में है; भागीदारी दर कामकाजी या काम की तलाश करने वाली वयस्क आबादी का हिस्सा है। ये दोनों आंकड़े BLS के मासिक घरेलू सर्वेक्षण से आते हैं, और इन्हें साथ में देखना सबसे अच्छा होता है: बेरोजगारी दर में गिरावट तब भी हो सकती है जब लोग श्रम बल छोड़ रहे हों — क्योंकि हर (denominator) इसमें भूमिका निभाता है। औसत प्रति घंटा कमाई नियोक्ता सर्वेक्षण से आती है, जो डॉलर प्रति घंटा में होती है।

SELECT toString(date) AS period_start,
    unemployment_rate,
    labor_force_participation_rate AS participation_pct,
    round(avg_hourly_earnings, 2) AS avg_hourly_earnings,
    toString(toDate(_ingest_time)) AS arrived_here
FROM global_markets.labor_market
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date

बेरोजगारी इस छमाही के अंत में 4.2% पर रही — जो छह महीनों का सबसे निचला स्तर था — लेकिन इसी अवधि के दौरान भागीदारी 62.1% से घटकर 61.5% हो गई: दर में सुधार हुआ जबकि मापी गई श्रम बल हिस्सेदारी कम हो गई। यह तालिका केवल इनके सह-परिवर्तन (co-movement) को दर्ज करती है। औसत प्रति घंटा कमाई $37.17 से बढ़कर $37.64 हो गई।

यह पथ उतार-चढ़ाव भरा रहा: जनवरी में 4.3%, फरवरी में छमाही का उच्च स्तर 4.4%, और फिर वसंत के तीन आंकड़े जून के 4.2% के निचले स्तर से ऊपर रहे। भागीदारी में गिरावट का कोई एक नाटकीय आंकड़ा नहीं था — अधिकांश महीनों में यह धीरे-धीरे कम हुई।

क्या शेयरों ने मैक्रो डेटा का अनुसरण किया?

पूरी तरह से नहीं। नीचे दिया गया पैनल नियमित घंटों के दौरान SPY का महीने-दर-महीने रिटर्न दर्शाता है — न्यूयॉर्क समय के अनुसार, सत्र के खुले होने से अंतिम क्लोजिंग तक।

WITH bars AS (
    SELECT toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS m,
           window_start, open, close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
)
SELECT toString(m) AS period_start,
       round(argMin(toFloat64(open), window_start), 2) AS month_open,
       round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS month_close,
       round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS spy_return_pct
FROM bars
GROUP BY m
ORDER BY m

मार्च — वह महीना जब CPI का मासिक हेडलाइन डेटा सबसे अधिक था और 2-year yield ने bill को पार कर लिया था — छह महीनों में SPY के लिए -4.19% का सबसे खराब महीना था। अप्रैल, जब एक-वर्षीय मुद्रास्फीति की उम्मीद बढ़ी, SPY के लिए 9.87% का सबसे अच्छा महीना था। ये दो पंक्तियाँ एक साथ स्थित हैं और इस धारणा को गलत साबित करती हैं कि उच्च मुद्रास्फीति और बढ़ती अल्पकालिक दरें शेयरों में गिरावट का कारण बनती हैं। जून का ओपन-टू-क्लोज रिटर्न -1.2% रहा, जो $746.32 पर बंद हुआ; इंडेक्स और सेक्टर के अनुसार इस छमाही का पूरा स्कोरकार्ड H1 मार्केट रिकैप में उपलब्ध है।

इस पृष्ठ के लिखे जाने के समय की स्थिति

SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_cpi_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-07-01')) AS july_cpi_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation_expectations WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_expectations_rows,
    (SELECT toString(toDate(max(_ingest_time))) FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_arrived

मैक्रो डेटा एक निर्धारित समय पर आता है। सटीक पृष्ठ यह बताते हैं कि उस समय कौन सा डेटा उपलब्ध था: इस पृष्ठ के निर्माण के समय जून के तीनों आंकड़े उपलब्ध थे — लेबर (1 पंक्ति, 2026-07-02 को आया, जून समाप्त होने के बाद, जो कि सामान्य पैटर्न है), एक्सपेक्टेशन्स (1 पंक्ति), और CPI (1 पंक्ति, जुलाई के मध्य में जारी)। जुलाई CPI कॉलम अगला महत्वपूर्ण बिंदु है: यदि वहां 1 है, तो पृष्ठ को अपडेट होने के लिए रोक दिया जाता है।

2026 की दूसरी छमाही: किन बातों पर नज़र रखें

दूसरी छमाही एक तय कैलेंडर के अनुसार आएगी; इसके बाद की घटनाएं निर्धारित कार्यक्रम और गणित पर आधारित होंगी, न कि किसी पूर्वानुमान पर।

• जून CPI जुलाई के मध्य में आया और अंतर को कम कर दिया। मई में headline 4.2% था और core 2.8% था; जून में headline 3.5% और core 2.6% दर्ज किया गया — अस्थिर घटकों में गिरावट आई, जिससे फरवरी के बाद यह अंतर पहली बार कम हुआ है। अगला डेटा, जुलाई CPI, अगस्त के मध्य में आएगा, और उसके साथ ही स्थिति बदल जाएगी।
• रोजगार रिपोर्ट, हर महीने के पहले शुक्रवार को। छमाही 61.5% भागीदारी के साथ 4.2% बेरोजगारी पर समाप्त हुई। भागीदारी एक महत्वपूर्ण संकेतक है: क्या यह स्थिर रहती है या गिरती रहती है, यह तय करेगा कि headline में होने वाला सुधार कितना हिस्सा जनसांख्यिकीय बदलाव (denominator) के कारण है।
• चार निर्धारित FOMC बैठकें। प्रकाशित 2026 कैलेंडर के अनुसार जुलाई, सितंबर, अक्टूबर और दिसंबर में एक-एक बैठक होगी। इन बैठकों के लिए मुख्य संकेतक curve panel का two-year-minus-bill gap है, जो जून के अंत में 0.27 points था, और हर CPI और रोजगार डेटा के साथ इसका पुनर्मूल्यांकन किया जाता है; इसका संकेत बताता है कि बाजार की उम्मीदें ऊपर की ओर हैं या नीचे की ओर।
• एंकर चेक। जून में ten-year expectation 2.49% पर था। एक स्थिर ten-year के मुकाबले अस्थिर one-year एक anchored regime की पहचान है; यदि ten-year का डेटा पहली छमाही के संकीर्ण दायरे (band) को तोड़ता है, तो यह इस छमाही का पहला वास्तविक नया macro fact होगा।

Macro data FAQ

जून 2026 में US CPI year-over-year क्या था?

जून 2026 में Headline CPI 3.5% year-over-year रहा। इसकी गणना जून 2025 के इंडेक्स लेवल के मुकाबले की गई है। यह मई के 4.2% से कम है। Core CPI — जिसमें भोजन और ऊर्जा शामिल नहीं है — इसी अवधि में 2.6% रहा।

जून 2026 तक US unemployment rate क्या था?

जून 2026 में यह 4.2% रहा, जो कि पहली छमाही का सबसे निचला स्तर है। साथ ही labor-force participation 61.5% रहा — जो जनवरी के 62.1% से कम है।

H1 2026 में 2s10s spread में क्या बदलाव आया?

इसमें flattening देखी गई: जनवरी के महीने के अंत में 0.74 percentage points से घटकर जून में 0.3 रह गया — जो छह महीनों में सबसे कम है। इसमें two-year में 0.62 points की वृद्धि हुई जबकि ten-year में 0.18 की। इसमें short end की वजह से बदलाव आया।

क्या long-run inflation expectations अभी भी anchored हैं?

इस डेटा के अनुसार, हाँ: ten-year expectation जनवरी में 2.33% और जून में 2.49% रही। वहीं, one-year expectation मार्च के 2.29% से मई के 3.54% तक बदल गई। short horizon का पुनर्मूल्यांकन (repriced) हुआ; long horizon स्थिर रहा।

इन टेबल्स में जून 2026 CPI क्यों नहीं है?

इस पेज के जनरेट होने के समय यह प्रकाशित नहीं हुआ था। ऊपर दी गई receipt के अनुसार, warehouse में 1 जून CPI rows हैं, जबकि 1 जून labor row (ingested 2026-07-02) है। मासिक CPI अगले महीने के मध्य में आता है, और डेटा आने के बाद पेज फिर से जनरेट हो जाता है।

डेटा नोट्स

कार्यप्रणाली

• अवधि: 1 जनवरी – 30 जून, 2026 — मासिक मैक्रो सीरीज़, महीने के अंत के Treasury प्रिंट्स, और नियमित घंटों के SPY मिनट बार्स। संरचनात्मक रूप से year-over-year और month-over-month डेटा 2025 तक जाता है; अन्य सभी डेटा इस अवधि तक सीमित है।
• Equity returns को ET क्लॉक के अनुसार समूहीकृत किया जाता है, इसमें UTC ऑफसेट का उपयोग नहीं किया जाता है।
• जनरेशन प्रक्रिया gated read-only पाथ के माध्यम से चलती है; सार्वजनिक पेज कभी भी लाइव डेटा क्वेरी नहीं करता है। Receipts पैनल यह रिकॉर्ड करता है कि जनरेशन के समय वेयरहाउस में कौन से प्रिंट्स उपलब्ध थे।

प्रत्येक पैनल एक संग्रहीत ऑब्जेक्ट है — चार्ट, टेबल और SQL। किसी भी सीरीज़ के बारे में अधिक जानकारी के लिए Strasmore टर्मिनल का उपयोग करें।